一种新颖的直升机舵回路故障诊断方法

研究了基于案例推理的直升机舵回路在线故障诊断方法。针对传统的CBR方法一般采用离散数据和符号向量来建立案例的不足,提出了动态系统多源异类信息的案例表达方法,利用系统特性集、征兆集和特征集混合模型作为案例的条件属性。在此基础上,研究了案例检索的综合相似性度量方法。最后,将上述方法在某型直升机的俯仰舵回路进行了试验验证,结果表明,该方法可以诊断出舵回路的控制参数漂移故障,为复杂动态系统的故障诊断提供了一种有效的新途径。     

缩比模型模拟全尺寸飞机自动着舰的相似关系

由于直接采用全尺寸舰载机进行全自动着舰试验的风险较高，可以采用缩比模型模拟全尺寸飞机进行着舰的试验方案。基于相似系统原理，研究了缩比模型模拟全尺寸飞机着舰的相似关系，具体包括着舰导引律、自动驾驶仪、进近动力补偿系统与甲板运动补偿系统的增益以及航母运动与机舰相对运动参数的相似比例关系。以某算例舰载机及其缩比模型为算例，完成了各自着舰的数学仿真计算。结果表明，全尺寸飞机着舰数学仿真结果与缩比模型仿真结果满足运动相似关系，且各项参数的相似比例与推导结果一致，证明了本文研究结论的正确性。     

基于误差相似性的移动机器人定位误差补偿

对由AGV承载的工业机器人组成的AGV式移动制孔机器人的定位误差补偿方法进行了研究。在面向飞机装配的AGV式移动制孔机器人系统中，利用激光跟踪仪构建坐标系，提出了AGV式移动制孔机器人机座坐标系的换站方法，能更好地适应飞机制造多品种、小批量的特点。基于对AGV式移动制孔机器人定位误差源的分析，利用定位误差相似性，提出针对AGV式移动制孔机器人的基于反距离加权定位误差的空间插值与补偿方法，克服了现有技术对于AGV式移动制孔机器人定位误差补偿的局限性。以AGV搭载的KUKA KR480型工业机器人制孔系统作为试验对象，通过试验选取最优网格步长，补偿结果表明，能将系统综合定位误差平均值由补偿前的1.045 mm降低到0.227 mm，最大绝对定位误差由补偿前的2.727 mm降低到0.478 mm，降低了82.47%，该方法能有效提高AGV式移动制孔机器人的绝对定位精度。     

基于符号化方法的飞行时序数据相似性搜索

以航空公司的维修现状为出发点,根据时间序列搜索的特点,采用SAX符号化方法将飞行数据线性分段并离散化成字符序列,保留特定分析的数据,并建立相应的索引树对查询序列进行相似性搜索,确保不会出现遗漏。根据专家提供的故障模型对进行序列变换后的飞行数据进行相似性搜索,从而确定故障点,为维修提供方案建议。采用实际飞行数据进行验证,表明该算法高效、简便。     

基于遗传算法和 Vague集的液压位置控制系统自适应 PID控制

在被控对象模型精度不高的情况下,设计了一种自适应PID控制方法,提高其鲁棒性,以确保系统的响应具有最优的动态性能和稳态性能。该方法在常规PID控制的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID控制器的3个参数。该控制器主要由3部分构成:一是采用遗传算法优化模糊推理规则;二是精确的Vague集推理规则表;三是基于Vague集相似度量的自适应PID控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,稳态精度高。     

Boussinesq方程的Backlund变换及相似约化

将简便而又直接的齐次平衡法推广应用到求Boussinesq方程的Backlund变换,精确孤子解和相似约化.这种方法可以普遍应用.     

绕物体超声速非均匀尾流(英文)

针对超声速入射流的非均匀性对物体的气体动力特性和热特性的影响作了研究。本述评主要讨论的是尾流型非均匀流动，重点为研究它们的实验方法和理论方法、气流中物体的热和动力特性的普遍相似关系，以及非均匀流的分类和特性等方面。     

利用相似产品信息的成败型产品Bayes可靠性评估

在成败型产品的可靠性评估中,为提高估计精度,经常利用历史数据来确定先验分布.但在工程实际中,历史样本和样本本质上属于不同的总体,这对可靠性评估结果有着显著影响.为此,采用相似系统分析确定历史样本和样本的相似程度,将其归纳为继承因子;然后,根据历史样本信息确定产品可靠性的历史后验,基于无信息先验得到产品可靠性的更新后验;最后通过继承因子,综合历史后验和更新后验,得到产品可靠性的融合后验,并在此基础上进行可靠性推断.该方法不仅充分利用了相似产品信息,而且突出了产品的独有特性.     

智能监控场景中运动目标轨迹聚类算法

轨迹分析是视频监控场景理解的基础,但由于遮挡等原因,跟踪过程会出现不完整的噪声轨迹,导致分析结果不准确.针对此类问题利用改进的轨迹相似度度量和聚类方法进行场景区域分割.首先,对轨迹进行编码,提出利用轨迹的空间特征和速度方向特征改进相似性度量方法计算轨迹间距离;其次,采用改进的层次聚类算法,以该类最长轨迹作为运动物体行为模式代表,将在空间上接近且具有相似速度特征的轨迹划分为同一场景区域,得到符合实际情况的聚类结果.本算法无需对轨迹进行复杂的预处理或过滤,并且加入速度方向特征使区域划分更加合理.最后,在真实场景下,验证了该聚类算法的有效性和普遍适用性.